使用场景

使用RAG-FiT对PubMedQA数据集进行微调，提升模型在医学问答任务中的表现。

通过RAG-FiT增强的模型在新闻摘要生成任务中提高信息准确性和相关性。

利用RAG-FiT对法律文本进行微调，帮助模型更好地理解和生成法律相关的内容。

产品特色

支持数据增强：创建RAG增强数据集，包括数据加载、归一化、聚合和检索。

高效训练：使用参数高效微调（PEFT）技术对模型进行训练。

灵活推理：支持使用训练或未训练的LLMs进行预测。

多样化评估：提供多种RAG特定的评估指标，如EM、F1、ROUGE等。

模块化设计：通过配置文件实现工作流的定制化。

支持多种模型：兼容Hugging Face Transformers、OpenAI等模型。

可扩展性：允许用户实现自定义评估指标和数据处理步骤。

使用教程

1. 克隆RAG-FiT仓库并安装依赖：运行`pip install -e .`。

2. 创建RAG增强数据集：使用`processing.py`脚本，配置数据加载、检索和预处理步骤。

3. 训练模型：使用`training.py`脚本，选择合适的PEFT技术对模型进行训练。

4. 进行推理：使用`inference.py`脚本，生成模型的预测结果。

5. 评估模型：使用`evaluation.py`脚本，选择评估指标对模型性能进行评估。

6. 自定义配置：通过Hydra工具修改配置文件，调整工作流和参数设置。

7. 部署模型：将训练好的模型部署到Hugging Face Hub或其他平台。